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2020年啟動5G商用服務，5G時代近在眼前。本文從邊緣云計算“市場潛力、應用場景、未來展望”三個方面，闡述了5G時代背景下關于邊緣計算的認識與思考。

一、邊緣計算市場潛力

1. 5G基建如火如荼，萬物互聯互融將成為新戰場

2019年6月6號上午工信部宣布正式為中國移動、中國聯通、中國電信、中國廣電四家企業頒發5G牌照，中國正式進入5G元年。

在過去一年里，各大運營商已開始在全國范圍里布局建設5G基站，目前已建5G基站超25萬個，預計年底我國建設5G基站超60萬個，覆蓋全國地級以上城市。

5G技術三大特性eMBB(增強移動帶寬)、URLLC(超可靠超低延時通信)、mMTC(大連接物聯網)，將幫助整個社會構建起萬物互聯互融，如無人駕駛、可穿戴設備、云計算、智能家居、遠程醫療、智慧城市等海量物聯網在5G加持下，能夠實現真正物-物、人-物，人-人互聯互融，同時也將迎來井噴式發展。

2. 邊緣計算將無處不在

據IDC預測，2020年底將有超過500億終端和設備聯網，其中超過50%數據需要在網絡邊緣側分析、處理與存儲。

萬物互聯互融時代對技術基本需求是“低時延、大帶寬、大連接、下沉(本地)化”，而傳統人聯網時代“云端二體協同計算”已無法滿足“低時延、低成本”需求，帶寬成本與傳輸時延已成為瓶頸。

需要引入邊緣計算(即是在更靠近終端網絡邊緣側提供服務)來解決此問題，構建“云邊端三體協同”計算組合形態： 將云計算力下沉到靠近終端邊緣節點(ENS)上，終端設備連接到ENS后，ENS可以為終端提供數據采集、存儲、計算、分析、清洗等服務，少數核心計算業務可以上報到云端進一步處理后，回傳ENS同步給到終端形成數據處理閉環，這樣不僅減輕了云中心處理壓力，而且節省了端到云的昂貴大帶寬成本，降低了端到ENS網絡響應時延。

邊緣計算是物聯網不可或缺的基礎設施之一，在5G技術加持下，邊緣計算將發展為如水電一樣“全球覆蓋，無處不在”的通用基礎設施，為人類社會創造價值。

3. 持續增長的百億美元級市場

5G技術促進了萬物互聯互融，萬物互聯互融帶來海量數據、計算、連接、存儲、處理等需求，進一步促進了邊緣計算發展，邊緣計算重新定義了“云邊端三體協同”計算組合形態，其本質是實現算力負載均衡優化。

據CB Insight預測邊緣計算市場規模2019~2023年年復合增長率超30%以上，2023年全球邊緣計算市場將有望達340億美元規模。

二、邊緣計算應用場景

邊緣計算典型應用場景有很多，如智慧城市、互動直播、新零售、云游戲、智能制造、未來在線教育、物聯網IoT等等，其應用場景本質主體框架為“云邊端三體協同計算”。

邊緣計算應用場景根據覆蓋范圍可分為本地覆蓋類和全網覆蓋類兩大類：

1. 本地覆蓋率應用核心要求邊緣節點(ENS)下沉本地化，ENS接入距離要求足夠近(目標<30公里)，時延足夠低(目標<5ms)，才能更好支持本地化服務上云需求。如智慧交通、智慧社區等行業監控數據上云，這類應用大帶寬需求是最能體系邊緣計算時延和降低成本等優勢。
2. 全網覆蓋類應用核心要求從邊緣節點和運營商網絡兩個層面覆蓋，來保證邊緣算力與服務質量(如CDN、互動直播、在線教育等業務)。

以這兩大類應用場景建設案例，來抽象邊緣計算“云邊端三體協同計算”技術方案。

場景一：智慧城市中的邊緣計算應用

智慧城市屬于本地覆蓋類應用，需要信息全面感知、識別研判、整合高效處理。

其中數據匯集公安、小區街道等數據、運營商通信類數據、IoT設備感應類數據、互聯網社會群體數據。通過這些數據智慧城市服務智能識別出各類事件、做出事態預測、風險研判，整合公安、交警、公交等社會資源，對重大關聯性時間進行全域資源聯合調度，從而實現流程智能化和信息一體化，提高社會處置能力。

智慧城市的邊緣計算框架如下圖所示：

采集層(終端產生的數據)，海量視頻監控采集的原始數據，上傳到就近的本地匯聚邊緣計算節點ENS；

感知層(邊緣計算匯集節點),ENS視頻匯聚節點內置AI算法模型與參數，完成對原始視頻流AI計算分析處理，提取出結構化特征信息；

應用層(云計算中心)，城市大腦(云中心)根據各個ENS上報的特征信息，全面整合處理形成決策，按需可實時調取原始視頻流。

整合“云邊端三體協同計算”三層架構的優勢有

1. 云中心下沉AI云服務能力到邊緣計算節點，邊緣計算節點側可對各種能力不一的攝像頭普惠提供AI算力，采集更加豐富數據；
2. 視頻傳輸穩定可靠，通過ENS匯集節點鏈路優化能力，先匯聚處理視頻流后傳輸，可以保證結構化數據和原始視頻傳輸效果；
3. 節省帶寬成本，經過ENS匯聚節點計算分析處理后可以節省50%~80%帶寬，極大降低了成本。

場景二：互動直播中的邊緣計算應用

邊緣計算節點服務(ENS)在主播推流時，實現就近節點進行轉碼和分發，同時支持高并發與實時彈幕邊緣分發，減少了對云中心壓力，可以節省30%以上中心帶寬，并獲得網絡時延，實現了ENS網絡連接時延小于5ms，整體提升主播上行質量和用戶觀看體驗。

通過ENS與CDN(網絡內容分發)資源協同，為互動直播提供穩定可靠算力和網絡服務，實現了彈性伸縮和分鐘級交付能力，具備規模經濟性，還節省了用戶帶寬成本。

三、邊緣計算未來展望

未來邊緣云計算和云計算是相輔相成，相互配合，邊緣云計算的定位是拓展云邊界，把計算資源拓展到離“萬物”一公里以內地方。

邊緣云計算本質是基于云計算技術，為“萬物互聯互融”終端提供低時延、自組織、可定義、可調度、高安全、標準開放的分布式云服務。

1. 標準化

邊緣云計算標準化和規范化，對促進技術創新、落地云計算技術和產業發展有著重要作用。邊緣云計算標注化和規范化后將帶來以下好處：

1. 加快邊緣云計算技術創新和落地；
2. 利于創造開放的邊緣計算產業生態；
3. 促進邊緣云計算產品和服務發展；
4. 利于提升邊緣云計算安全性；

2. 業務協同下沉為更多場景賦能

5G技術加速了萬物互聯互融，在5G技術三大特性eMBB(增強移動帶寬)、URLLC(超可靠超低延時通信)、mMTC(大連接物聯網)加持下，如無人駕駛、直播游戲、可穿戴設備、遠程辦公、智能家居(AIoT)、遠程醫療、智慧城市、智慧金融、智慧交通、智慧農業、在線教育、新零售、生物科技、智能制造、車聯網等等場景行業將迎來發展機遇。

深挖行業痛點，將邊緣云計算產品服務下沉本地化，覆蓋到離終端消費者更近的范圍圈，為場景充分賦能。

1. 如無人自動駕駛大力發展的時代，智慧交通行業痛點有：

1. 如何讓自動駕駛實時感知路面情況?
2. 如何讓自動駕駛根據不同場景，迅速計算出決策并執行？
3. 如何讓自動駕駛車輛針對緊急場景，做到毫秒級響應？

針對這些痛點，邊緣云計算可以提供

1. 高精度定位與地圖服務；
2. 高可靠低時延通信；
3. 多源融合感知，AI算法模型監測道路交通事件(云端AI訓練，邊緣執行)，有效實現碰撞警告，車流量感知與控制等智能服務，來為自動駕駛場景保駕護航。

3. 構建開放產業生態

邊緣云計算產業鏈條長且復雜，涉及到運營商、網絡廠商、服務器廠商、其他生態參與者、政府機構以及全球/本地相關協會等等合作方，可以構建邊緣計算開放平臺，凝聚各行各業邊緣計算優勢，構建產業生態，共同促進邊緣計算生態繁榮發展。

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題圖來自Unsplash，基于CC0協議。